Hello 算法 1.0.0b4 C#版是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 ? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如下图所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一个 2D 图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可被转 化为“求在有限横轴区间下的最大围成面积”。 通过这个类比，我们可以从几何角度理解贪心策略的有效性。 Figure 15‑6. 分数背包问题的几何表示 150 码力 | 341 页 | 27.39 MB | 1 年前3- Hello 算法 1.1.0 C#版? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 hello‑algo0 码力 | 378 页 | 18.47 MB | 1 年前3
- Hello 算法 1.2.0 简体中文 C# 版? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 www0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
- Hello 算法 1.0.0b5 C#版。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一个 2D 图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可 被转化为“求在有限横轴区间下的最大围成面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效 性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 15.3 最大容量问题0 码力 | 376 页 | 30.69 MB | 1 年前3
- Hello 算法 1.0.0 C#版? 。 对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，单位价值更大的物品总是更优选择，这说 明贪心策略是有效的。 如图 15‑6 所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一张二维图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可转 化为“求在有限横轴区间下围成的最大面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。 图 15‑6 分数背包问题的几何表示 第 15 章 贪心 hello‑algo0 码力 | 376 页 | 17.59 MB | 1 年前3
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